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    연합학습(Federated Learning)은 여러 클라이언트가 로컬에 저장된 데이터를 그대로 둔 채 모델만 협력해 학습하는 방식이다. 데이터 유출 우려를 줄이고, 다양한 디바이스 환경에서도 AI 모델을 지속적으로 개선할 수 있어 최근 산업 전반에서 활용 가능성이 커지고 있다. 특히 개인정보 보호가 중요한 의료·모바일 서비스 등에서 효과적인 대안으로 여겨진다. 하지만, 연합학습은 로컬 데이터의 품질과 분포가 서로 다르고, 악의적인 참여자가 포함될 수 있는 특성 때문에 다양한 보안 위협에 노출된다. 예를 ... 전체 초록 보기

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